Ko bijo fakultetas
Kiekvieną naują semestrą universiteto dėstytojai susiduria su tam tikra to paties klausimo versija: ar studentai mokosi, ar tik atlieka laipsnio gavimo veiksmus? Šiais metais šis klausimas turi naują kontekstą. 2025 m. lapkritį Amerikos kolegijų ir universitetų asociacijos bei Elono universiteto atlikta 1,057 dėstytojų apklausa parodė, kad 90 % mano, jog generatyvinis dirbtinis intelektas sumažins studentų kritinio mąstymo įgūdžius, 83 % mano, kad jis sutrumpins jų dėmesio trukmę, o 95 % tikisi, kad jis padidins jų pernelyg didelę priklausomybę nuo pačių įrankių. Beveik trys iš keturių, t. y. 73 %, asmeniškai susidūrė su akademinio sąžiningumo problema, susijusia su dirbtiniu intelektu. Tai nėra marginalūs besipriešinančios mažumos rūpesčiai. Tai daugumos požiūris į šią profesiją, ir jis yra konkretus: ne abstrakčiai „DI yra trikdantis“, o bendras jausmas, kad kažkas išmatuojamo vyksta su studentų mąstymu.
Ką studentai jau daro
Studentai taip pat nuo to neslepia. HEPI 2026 m. atlikta studentų generatyvinio dirbtinio intelekto apklausa, kurioje dalyvavo 1,054 JK bakalauro studentai, parodė, kad 95 % dabar vienaip ar kitaip naudoja dirbtinį intelektą, o 94 % jį naudoja vertinamiesiems darbams. Tik 12 % pripažįsta, kad tiesiogiai pateikia dirbtinio intelekto sugeneruotą tekstą, nors šis skaičius nuo 2024 m., kai jis siekė 3 %, išaugo keturis kartus, o tai rodo, kad riba tarp „dirbtinio intelekto naudojimo pagalbai“ ir „leidimo dirbtiniam intelektui tai padaryti“ sparčiai juda. Dviejų apklausoje panaudotų citatų sudėjimas greta pasakoja savo istoriją. Vienas studentas aprašė, kaip naudojo dirbtinį intelektą glaustai skaitomai medžiagai apibendrinti, kad galėtų „sutelkti dėmesį į kritinę analizę ir gilesnį supratimą“. Kitas tiesiog parašė: „Aš visiškai nenaudoju savo smegenų“. Ta pati priemonė, tas pats terminas, dvi visiškai skirtingos mokymosi patirtys, ir apklausa neparodo, kad kuris nors studentas darė ką nors neįprasto.
Kodėl mechanizmas nepasikeitė
Šiuos du studentus skiria ne įrankis. Tai, ko jų paprašė klasė, kai jie jį panaudojo. Dirbtinis intelektas gali atsakyti į klausimą „ką“ greičiau nei bet kuri paskaita, greičiau nei bet kuris vadovėlis, greičiau nei konsultacijų valandos. Tačiau jis negali pakeisti studento tuo metu, kai jo prašoma numatyti rezultatą, apginti pasirinkimą ar paaiškinti ką nors savais žodžiais, nes šios akimirkos veikia tik tada, kai studentas pats atkuria informaciją. Tai senesnė idėja, slypinti už viso to: paieškos praktika, kartais vadinama testavimo efektu, – gerai žinomas atradimas, kad aktyvus informacijos ištraukimas iš atminties sukuria daug stipresnį ir ilgalaikį supratimą nei tiesiog dar kartą gaunant informaciją. Tai nėra naujiena ir tai nesusiję su dirbtiniu intelektu. Tiesiog dirbtinis intelektas leidžia neįprastai lengvai praleisti informaciją.
2025 m. Drexelio universiteto tyrimas šį skirtumą įvertina skaičiais. Tyrėjai duomenų mokslo studentams paskaitų pertraukų metu davė dirbtinio intelekto sugeneruotus mokymosi praktikos klausimus – nereikšmingas užduotis, kurios privertė studentus prisiminti ir pritaikyti tai, ko ką tik buvo išmokyta, ir palygino jų vėlesnius testo rezultatus su kontroline grupe, kuri tokių praktikų negavo. Prisiminimo grupė surinko 89 %. Kontrolinė grupė surinko 73 %. Tyrėjai šį 16 balų skirtumą pavadino statistiškai ir praktiškai reikšmingu, nes turinys nekeitė nieko, o tik tai, ar studentai buvo verčiami jį prisiminti. Šis atradimas nepasikeitė dėl to, kad dirbtinis intelektas egzistuoja. Jis tiesiog paaiškina, kas iš tikrųjų svarbu: mechanizmas, užtikrinantis tikrą mokymąsi, vis dar veikia pastangų reikalaujančiu įsiminimu, o dirbtinio intelekto naudingumas studentui visiškai priklauso nuo to, ar jis naudojamas šioms pastangoms paskatinti, ar jas pakeisti.
Kur politika baigiasi
Štai kodėl klausimų uždavimo technika, o ne dirbtinio intelekto politika, gali pasirodyti esanti labiausiai nepakankamai naudojamas aukštojo mokslo svertas. AAC&U apklausoje 87 % dėstytojų teigė, kad yra parašę aiškią dirbtinio intelekto naudojimo politiką, tačiau 59 % vis tiek teigė, kad jų įstaiga nėra gerai pasirengusi padėti studentams susidurti su tuo, kas laukia ateityje. Politika yra būtina, tačiau ji reglamentuoja tai, ką studentas pateikia po fakto pateikimo. Ji labai mažai ką daro devyniasdešimt minučių prieš pateikiant dokumentą, pačioje paskaitų ar seminarų salėje, kur tikrasis mąstymas arba vyksta, arba ne, ir kur joks politikos dokumentas niekada neprivertė nieko atidžiau pagalvoti.
Visa tai nėra argumentas priešintis dirbtinio intelekto naudojimui klasėje, ir duomenys taip pat nepatvirtina šios išvados; daugybė studentų jau sėkmingai jį naudoja. Tai argumentas, kodėl reikia daug sąmoningiau nuspręsti, kurios akimirkos vis dar priklauso tik studentui, ir sąmoningai kurti paskaitas, seminarus ir vertinimus taip, kad tos akimirkos būtų apsaugotos, kaip šio numerio skiltyje „Skaidrių istorijos“ parodyta, kaip vienas dėstytojas jau tai daro, vienu metu užduodamas po vieną klausimą.
Nuorodos
Amerikos kolegijų ir universitetų asociacija ir Elono universiteto „Skaitmeninės ateities įsivaizdavimo centras“. (2026 m. sausio 21 d.). Nacionalinė apklausa: 95 % kolegijų dėstytojų baiminasi, kad studentai pernelyg pasikliova dirbtiniu intelektu ir kad sumažėja kritinis mąstymas tarp besimokančiųjų, kurie naudoja generatyvinius dirbtinio intelekto įrankius. AAC&U. https://www.aacu.org/newsroom/national-survey-95-of-college-faculty-fear-student-overreliance-on-ai-and-diminished-critical-thinking-among-learners-who-use-generative-ai-tools
An, Y., Liu, J., Acharya, N. ir Hashmi, R. (2025). Studentų mokymosi gerinimas naudojant LLM sugeneruotus paieškos praktikos klausimus: empirinis tyrimas duomenų mokslo kursuose. arXiv. https://arxiv.org/abs/2507.05629
Stephenson, R. ir Armstrong, C. (2026 m. kovo 12 d.). Studentų generatyvinio dirbtinio intelekto apklausa 2026 m. (HEPI ataskaita 199). Aukštojo mokslo politikos institutas. https://www.hepi.ac.uk/reports/student-generative-ai-survey-2026/
